Bayesian विधियों को समझना

R में Supervised Learning: Classification

Brett Lantz

Instructor

Probability का अनुमान

स्थान मानचित्र

A की probability को P(A) से दर्शाते हैं

  • P(work) = 23 / 40 = 57.5%
  • P(store) = 4 / 40 = 10.0%
R में Supervised Learning: Classification

Joint probability और स्वतंत्र घटनाएँ

वेन डायग्राम

घटनाओं A और B की joint probability को P(A and B) से दर्शाते हैं

  • P(work and evening) = 1%
  • P(work and afternoon) = 20%
R में Supervised Learning: Classification

Conditional probability और आश्रित घटनाएँ

वेन डायग्राम

घटनाओं A और B की conditional probability को P(A | B) से दर्शाते हैं

  • P(A | B) = P(A and B) / P(B)
  • P(work | evening) = 1 / 25 = 4%
  • P(work | afternoon) = 20 / 25 = 80%
R में Supervised Learning: Classification

Naive Bayes से प्रेडिक्शन करना

# building a Naive Bayes model
library(naivebayes)
m <- naive_bayes(location ~ time_of_day, data = location_history)

# making predictions with Naive Bayes
future_location <- predict(m, future_conditions)
R में Supervised Learning: Classification

अभ्यास करते हैं!

R में Supervised Learning: Classification

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